解决 Python 强化学习训练中的 UnboundLocalError：变量作用域与条件分支的隐蔽陷阱在强化学习（RL）项目的开发与调试过程中，我们经常会遇到各种环境配置或代码逻辑上的报错。今天分享一个非常典型的UnboundLocalError报错排查过程。这个错误看似复杂，其实是由 Python 变量作用域和条件分支（if/else）配合不当引起的。1. 案发现场：诡异的 UnboundLocalError在运行强化学习训练脚本（如run_legged_rl.py）尝试恢复训练（resume）时，程序突然崩溃，抛出了如下错误：Traceback(most recent call last):File"...\run_legged_rl.py",line687,inmodulerun_rl(config,'training',args.ckpt,args.remote,args.visualize)# ... 省略部分堆栈 ...File"...\sb3_ppo_vecenv_rl.py",line307,insetup_model_ppo _logger.info(f"- Activation Function:{policy_kwargs[
解决 Python 强化学习训练中的 UnboundLocalError：变量作用域与条件分支的隐蔽陷阱在强化学习（RL）项目的开发与调试过程中，我们经常会遇到各种环境配置或代码逻辑上的报错。今天分享一个非常典型的UnboundLocalError报错排查过程。这个错误看似复杂，其实是由 Python 变量作用域和条件分支（if/else）配合不当引起的。1. 案发现场：诡异的 UnboundLocalError在运行强化学习训练脚本（如run_legged_rl.py）尝试恢复训练（resume）时，程序突然崩溃，抛出了如下错误：Traceback(most recent call last):File"...\run_legged_rl.py",line687,inmodulerun_rl(config,'training',args.ckpt,args.remote,args.visualize)# ... 省略部分堆栈 ...File"...\sb3_ppo_vecenv_rl.py",line307,insetup_model_ppo _logger.info(f"- Activation Function:{policy_kwargs[
